我國是一個能源消耗大國，對電力的需求十分迫切。每年冬夏季，全國很多地方都鬧“電荒”。相關研究報告指出，中國目前的電力缺口是9.93%，到2015年將增至15%，電力形勢十分嚴峻。

　　在建筑運行過程中，照明和空調消耗的電能占到建筑總能耗的半壁江山。因此，設計者需要針對建筑物使用過程中的供暖、通風、空調、照明進行控制，提高能源的利用率。

　　自適應控制實現節能

　　樓宇自控系統可以針對不同的受控設備，采用相應的節能控制技術或控制策略，提高機電設備的運行效率。

　　控制器內置節能控制程序。隨著技術的不斷進步，不少樓宇自控產品生產廠家為了更好地保護客戶利益，已將一些通用的節能控制程序內置在控制器中，例如西門子公司的APOGEE（頂峰）旗下的PXC系列控制器，只需輸入簡單參數后，即可執行節能控制程序。

　　控制器內置節能控制算法對于用戶而言，是一個非常好的功能。其作為一種技術發展趨勢，將受到越來越多樓宇自控產品生產廠家的青睞。

　　此外，還有一種更先進的控制算法――自適應控制算法。它是基于CyboSoft無模型自適應控制專利軟件開發的、以多層神經網絡為基礎的控制程序。

　　自適應控制是一個復雜的閉環循環控制算法，能自動校正參數，補償機械的系統、負載、季節性變化。與PID控制相比，自適應控制在動態非線性系統中的響應時間、保持穩態和差錯等方面有更出色的表現。

　　自適應控制能連續對系統特性的變化做出調整，且易于操控。

　　由于不需要復雜的建模過程，自適應控制的響應時間更快，具有更匹配的控制性能。自適應控制可降低培訓成本，提高員工的生產力，減少人為錯誤的幾率。自動對季節性和機械特性的變化做出調整。更好地調節回路，實現節能。減少偏移量，延長閥門和執行器的生命周期。減少由循環引起的磨損和破裂。減少末端設備的維護、修理和置換成本。

　　自適應控制是為變量型系統、非線性系統和改變PID控制的折衷方法設計出來的。

　　無模型自適應控制系統易于嵌入和配置。其神經網絡技術允許控制器學習記憶，提高性能。

　　自適應控制對系統的性能、響應時間、設定值錯誤可以作出連續的測量。神經網絡對新的運行條件作出動態的調整，同時繼續對性能作重新的測算，創造“學習型記憶”的連續調整的方法。